本文记录下，如何使用vLLM部署模型。安装教程参考视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1BijSzfEmQ/。由于vLLM只支持Linux操作系统，所以首先安装WSL2。

第一章的笔记只是做浅层的了解。其中有ai帮我总结的内容，有的知识点我也不太理解…a. 大模型外部工具基本概念 b. MCP技术协议核心概念在 MCP 之前，开发者常常针对每个数据源或工具编写“​N×M​”次适配器，集成成本高且维护困难​。MCP 将外部功能抽象为三类接口——资源（Resources）、工具（Tools）、提示模板（Prompts），模型只需通过统一的 JSON-RPC 调用即可访问

在上一篇博客中，尝试构建了多种mcp_server。接下来考虑，如何将我们的多mcp_server给前端提供api接口。

参考文献：本文仅仅用于学习记录langchain的基础内容。langchain中接入天气查询功能。在笔者的mcp入门博客中，有天气查询这个api更详细的记录。不在此赘述。# 接入自定义工具@tool"""查询即时天气函数:param loc: 必要参数，字符串类型，用于表示查询天气的具体城市名称，\注意，中国的城市需要用对应城市的英文名称代替:return: 解析之后的json格式对象"""par

学习记录claude-cookbooks。今日学习：https://github.com/anthropics/claude-cookbooks/tree/main/patterns/agents。

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本文只用于记录，学习如何提交代码到gitee。参考文献：https://www.bilibili.com/video/BV1FE411P7B3/?

在之前的博客中，笔者尝试利用ollama和anythingLLM建立了本地知识库，并在局域网内，提供接口给其他人使用。在本文中，笔者尝试利用另外一个工具RAGFlow，来搭建本地知识库。在大型语言模型（LLM）中，Embedding是指将离散的文本数据（如单词、短语或句子）转换为连续的数值向量的过程。​这些向量捕捉了文本的语义和语法特征。具体而言，Embedding将高维度的离散数据映射到低维度的

代码已上传至github中，欢迎star！版本 1.0.2CS336 课程组2025 年春季在本次作业中，你将获得训练语言模型解决数学问题时进行推理的实践经验。需实现的内容对于感兴趣的同学，我们将额外设置一个可选任务——使语言模型与人类偏好对齐，该任务将于未来几天发布。需运行的内容所有作业代码及本说明文档均已上传至 GitHub，地址如下：github.com/stanford-cs336/ass

本次作业要求学生从零开始构建Transformer语言模型的关键组件，包括：1）基于字节对编码(BPE)的分词器，需实现Unicode编码处理、子词切分和词汇表训练；2）完整的Transformer语言模型架构；3）交叉熵损失函数和AdamW优化器；4）支持模型保存/加载的训练循环。学生将在TinyStories和OpenWebText数据集上分别训练分词器和语言模型，最终提交模型在测试集上的困惑